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摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的机器学习运维方法，包括：对机器学习运维平台上的各类资产文档进行数据预处理，包括数据清洗、元数据提取、文档总结、向量存储和分片索引；根据用户问题、对话历史和上下文语境，大语言模型构建并发送查询请求至匹配的知识库进行针对性检索；大语言模型分析用户问题，识别用户意图，对简单问题直接回答，对于复杂任务则分解成子问题，并将子问题路由至工具代理系统或机器学习任务代理系统进一步处理，整合处理结果并构造最终响应；通过人类实时反馈机制，动态调整工具代理系统或机器学习任务代理系统的推理流程，修正大语言模型的错误判断。本发明通过全面优化机器学习运维流程，提升运维效率与智能化水平。
主权项：1.一种基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，包括以下步骤：预处理阶段，对机器学习运维平台上的各类资产文档进行数据预处理，包括数据清洗、元数据提取、文档总结、向量存储和分片索引；其中，各类资产文档包含数据集文档、模型文档和组件文档；检索召回阶段，根据用户问题、对话历史和上下文语境，大语言模型构建并发送查询请求至匹配的知识库进行针对性检索；请求处理阶段，大语言模型分析用户问题，识别用户意图，对简单问题直接回答，对于复杂任务则分解成子问题，并将子问题路由至工具代理系统或机器学习任务代理系统进一步处理，整合处理结果并构造最终响应；反馈修正阶段，通过人类实时反馈机制，动态调整工具代理系统或机器学习任务代理系统的推理流程，修正大语言模型的错误判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于大语言模型的机器学习运维方法
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